工业大数据安全相关技术以上风险，终仍要依靠技术能力的提升加以解决，并在依靠技术力量降低风险的同时，消解安全成本快速上升带来的压力。

工业大数据作为链接工业生产设备和网络空间虚拟资产的纽带，其安全技术与数据链环节紧密相连。数据采集技术

数据采集技术主要包括数据智能分级分类标注技术、数据源可信验证技术与内容安全检测技术等。

数据智能分级分类标注技术。对数据进行分类分级的目的，就是要按照数据的不同类别和敏感级别实施不同的安全防护策略，使用不同的安全防护手段。分级的依据是数据属性的高低和泄露后的影响程度；分类的依据一般是实际业务场景。两者共同构成安全策略选择的前提。据此，数据智能分级分类标注技术主要就结构化、非结构化、半结构化数据，从内容属性、安全属性、签名属性等角度给予标注。标记方法包含元数据标注技术、数据内容标注技术、数据属性标注技术等。通过标注为后续的数据分级分类存储、数据检索、数据保护、数据追溯和数据分析奠定基础和初依据。

数据源可信验证技术，广东设备远程监控系统。该技术主要是从源头上解决数据采集的有效性问题，广东设备远程监控系统，确保数据源的安全可信可靠，剔除假冒对象与假冒数据。主要技术手段包括可信认证技术与生物认证技术等，广东设备远程监控系统。

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口罩机远程监控运维解决方案

工业智能网关通过4G/WIFI/有线或无线网络连接现场的口罩机，通过读取口罩机工作状态、运行参数、产量、次品量、报警信息等数据，在线监控口罩机的运行时间、工作状态、使用效率、产量、良品率等。

结合企业管理数据以及业务数据，实现对所有口罩机设备的运行状态以及相关维保人员进行集中网络化管理，并通过对各项数据的分析对比，实现对设备运行参数及管理流程的优化、远程智能故障预测性分析，对可能发生的故障提出预警信号，提高设备效能，减低维修成本，保证设备安全、稳定的运行。

同时，系统通过远程监控及操作画面，结合系统优异的数据处理架构很大程度上还原设备现场运行状况，并把需要的参数存储起来生成企业大数据，通过对数据的挖掘建模从而实现设备的智能化运行以及设备的智慧化管理。 江苏工业设备远程监控工业设备远程信息监控系统，安弘智能设备欢迎您来电咨询！

食品加工设备的远程监控及故障预警诊断系统

民以食为天，随着国民经济的发展和人们生活水平的提高，人们对食品工业提出了更高的要求。食品工业也成为国民经济的支柱产业，作为装备食品工业的食品机械工业发展尤为迅猛。虽然食品机械工业发展迅猛，但是食品加工企业大多为微利企业，不具备很强的技术和资金的支持。要想发展企业则必须走专业化道路，如提高设备的使用效率，降低管理成本，使食品加工设备规模化、成套化、自动化，对一个相对简单的生产经营系统建立起一套高效的管理体系。

针对食品加工企业的这一现象，华辰智通科技集团*了一套基于HINET智能网关的“食品加工设备的远程监控及故障预警诊断系统”。该系统不仅能实现设备的远程综合管理，同时能实现设备的故障预警及远程故障诊断，从而帮助食品加工企业建立一套高效的设备管理及维护体系。

企业推进智能制造过程中面临的OT安全挑战

制造企业推进数字化与智能化转型，通过将SCADA等工业控制系统（ICS）、智能传感器、工业物联网平台（IIOT）以及互连的系统和数据分析添加到生产制造过程中，实现海量工业设备的泛在连接、企业业务系统的云端迁移以及网络化协同制造等，在带来数据共享和效率提升的同时，实际上也将原本封闭的OT系统置于更加开放与不确定的环境之中。

特别是在大部分制造企业中，其IT与OT设备及系统常常分属于不同的部门来管理，职责分工的不同，往往造成在安全防护上无法实现有效协同；加之OT设备及系统在设计之初更倾向于确保其实际的功能，在安全防护方面反而考虑很少；此外，为了避免对企业生产造成影响，OT设备及系统必须保证高可用性，往往不允许频繁的调试，即使发生了设备故障或者安全事故，也要求在较短的时间内恢复，这也给OT设备及系统的安全防护带来了困难。以上种种因素的叠加，使得企业在加速推进智能制造的过程中，其OT设备及系统面临的安全风险也愈演愈烈。 工业设备远程监控系统，安弘智能设备欢迎您来电咨询！

工业网关在大型机械设备上的工业数据采集的应用

采集方式：采集方式，有主动采集和被动采集两种方式。主动采集，即配置IO服务器主动对各产品的工控机或PLC、仪表进行IO配置，主动向各被监控对象收集数据；被动采集，即各被监控对象配置智能通讯网关或工控机上加装数据采集发送模块，向监控中心的接入服务器发送数据。相对来说，主动采集，IO服务器是主动的，动态的；而被动采集，接入服务器是被动的，静态的。在不断增加被监控设备的系统中，主动采集，IO服务器的吞吐能力是系统的瓶颈；而被动采集，理论上不存在此瓶颈。考虑到 公司每年都有上百台产品的售出，被动采集方式优于主动采集方式。 信息缓存：采集支持本地一级缓存，用于网络临时异常情况，具有缓存续发功能； 趋势信号：支持密集采集，带时间戳缓存后定时发送，在确保趋势数据密度的同时，节省流量。 图像采集：对于有图像采集的系统，连续传输视频流量大，而且带宽也不够。而且多数正常的视频传回来的意义也不大。在远程监控系统中，图像采集采取在控制软件做相应改进，发现非正常图像时，由控制软件抓拍图片，传送至服务器的模式。同时，支持由远程监控系统手动发送指令，抓拍当前图像图片，传送至服务器。 工业设备远程信息监控，安弘智能欢迎您来电咨询！湖北智能工业设备监控

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工业大数据安全面临的风险

风险一：巨量性风险

工业大数据的庞大体量容易成为攻击目标。工业大数据庞大的体量，尤其是未来海量增长趋势，使得在网络空间中，目标凸显，易于被“发现”，成为网络攻击的靶子。一方面，工业数据的巨量集中存储，泄露风险剧增，攻击难度虽然增加，但攻击成本相对降低；另一方面，工业大数据的逻辑梳理，使得海量数据被纳入应用，数据蕴藏着更易破解、较为敏感、更大价值的信息，这些数据面临的不再是单一的而是多层次的窃取者。

风险二：多样性风险

工业大数据因为不再拘泥于收集特定数据，而使得数据来源多样化，各种非结构化数据与结构化数据鱼龙混杂，提取有效信息的难度加大，信息匹配出现困难。工业大数据的多样性使得信息有效性验证更加困难。数据来源的有效性尤其是的有效性，存在不可靠风险。

不容否认，海量工业数据具有巨大价值，但是如何判断其真实有效性已成为难题，甚至引发越来越多的安全问题。

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